零、简单介绍pytorch是一个开源的深度学习的框架。其本质是一个基于Python的科学计算包，能提供最大的灵活性和效率。MNIST数据集包含70,000张手写数字的图像及标签。其中 60,000张用于训练，10,000张用于测试。图像是灰度的，28x28像素，并且居中的，以减少预处理和加快运行。如下图所示：CNN卷积神经网络，参见这个介绍。一个简单的卷积神经网络可包括卷积层，池化层，和全连接层。
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2024-04-17 19:44:59
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1 什么是Mnist? Mnist是计算机视觉领域中最为基础的一个数据集。 MNIST数据集（Mixed National Institute of Standards and Technology databa
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2023-11-23 17:15:37
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文章目录CPU版本代码GPU版本代码相关说明：1. 卷积神经网络的主要组成2. 卷积计算过程示例：3. N通道输入 到 M通道输出：举例：5通道输入 到 10通道输出：4. 关于Padding:5. 关于stride：6. 关于下采样7. 一个简单的卷积神经网络的过程：8. 怎样使用GPU来运算：9. 程序运行结果： 《PyTorch深度学习实践》完结合集 B站 刘二大人 bit452的
数据挖掘对于普通人来说，大海是很难感知的，就更不用说找到宝藏了。但对于熟练的石油开采人员来说，大海是有坐标的。他们对地质做勘探，分析地质构造，从而发现哪些地方更可能有石油。然后用开采工具，进行深度挖掘，直到打到石油为止。数据挖掘，知识清单掌握数据挖掘的基本流程，十大算法，数学原理数据挖掘基本流程1.商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所有第一步我们从商业的角度理解项目需求
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2023-12-18 23:33:40
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1 问题怎么将MNIST数据集里的数字图像数据可视化？2 方法基于pytorch框架，torchvision.datasets.MNIST导入数据集，对图片数据进行预
原创
2022-10-01 00:45:03
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学习目标：损失函数损失函数的输入是一个输入的pair: (output, target), 然后计算出一个数值来评估output和target之间的差距大小.在torch.nn中有若干不同的损失函数可供使用, 比如nn.MSELoss就是通过计算均方差损失来评估输入和目标值之间的差距.反向传播(backpropagation)在Pytorch中执行反向传播非常简便, 全部的操作就是loss.bac
构建您的完全可配置接口，以在10分钟内使用Python创建类似MNIST的数据集逐步使用用户友好的python界面，以从JSON配置文件(带有代码)写入数据集 对于个人项目，也许是论文(手指交叉)，我需要创建类似MNIST的数据集。我认为这可能对其他人有用。因此，我将解释如何使用Python 编写此接口的代码。(github仓库)本文的目的是能够尽可能灵活和快速地设计自己的界面。该界面
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2024-08-09 13:32:16
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通过前文爬虫理论结合实战的部分我们对爬虫有了初步的了解，首先通过requests模拟浏览器进行请求，接着通过正则表达式或者解析库对网页进行解析，还知道了动态网页Ajax的爬取方法，但总是担心模拟不够会被反爬侦测出来，而本文要介绍的方法则是直接调用浏览器的方式进行高仿浏览器爬虫，这样就再也不用担心啦~目录 一、Selenium
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2023-12-01 11:34:50
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一、下载推荐网盘下载，不用代码下载。不然太慢。MNIST数据集包含四个压缩包，后两个是用于训练（分为images和labels），前两个用于测试（同样分为images和labels）。其中内容是不可读的：如。其中，训练样本总共有60000个，包括55000用于训练，5000用于验证。对应得，有60000个标签（0-9）；测试样本有10000个。二、读取数据集的像素值1、使用python读取二进制文
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2023-10-18 19:42:21
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大到各类搜索引擎，小到日常数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。 我们使用python 3.x作为我们的开发语言，有一点python的基础就可以了。 首先我们还是从最基本的开始。工具安装我们需要安装python，python的requests和Beautiful
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2023-07-06 10:28:24
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使用CV::imread() 读取图片时，如何保证python中torch模型输出的数据和libtorch输出的数据一模一样？请大家关注，相互交流哈~网上各种教程，全不说关键所在。吐血三天整出了代码核心！！！ 怀着鸡冻的心情写下这个博客，做个记录。网上有出多使用这种torch.ones(1,3,64,64)来生成一个张量作为模型的输入数据，比较python和c++平台的输出结果是否一致。这个也是有
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2024-09-25 17:47:56
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将MNIST手写数字数据集导入NumPy数组（《深度学习入门：基于Python的理论与实现》实践笔记）一、下载MNIST数据集（使用urllib.request.urlretrieve()函数）二、打开下载得到的.gz压缩文件（使用gzip.open()函数）并导入NumPy数组（使用np.frombuffer()函数）三、完整实例（能直接运行）：可能遇到的问题： 一、下载MNIST数据集（使用
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2023-10-14 22:36:24
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文章目录1. MNIST数据集读取并显示2. 全连接实现MNIST数据集手写识别3. 评估数据的显示 1. MNIST数据集读取并显示MNIST包含70,000张手写数字图像: 60,000张用于训练，10,000张用于测试。图像是灰度的，28x28像素的，并且居中的，以减少预处理和加快运行。下列代码为读取、显示样本示例，它的步骤为：下面使用torchvision读取数据;然后使用DataLoa
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2023-09-17 07:53:43
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我使用的是Anaconda3的平台来搭建环境的，语言是python3，工具为jupter Notebook。这个是我第一次测试MNIST数据集的测试记录，当做笔记，用的到的小伙伴也可以参考一下哦！首先到官网下载好需要的数据，一共是四个文件。保存到桌面先。如下图所示。接着使用win+R 打开“运行”，输入“jupyter Notebook”打开编辑工具，等待工具打开，创建一个新的空文件（python
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2024-02-25 13:34:27
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# 从 MNIST 数据集导入到 Python 的完整指南
在机器学习和深度学习领域，MNIST 数据集是众所周知的手写数字数据集。对于刚入行的小白来说，了解如何导入这个数据集并进行基本操作是至关重要的。本文将带你走过步骤，让你快速上手。
## 流程概述
下面是导入 MNIST 数据集到 Python 的基本步骤：
| 步骤 | 说明
# Python 数据集中的数据缺失处理
在数据科学和机器学习的领域，数据缺失是一个常见且必须解决的问题。数据缺失可能影响模型的性能和预测的准确性，因此了解如何识别和处理这些缺失值至关重要。在本文中，我将教你如何在Python中识别和处理数据集中的数据缺失，流程如下：
## 数据缺失处理流程
下面是一个简单的步骤表，列出了实现数据缺失处理的基本流程：
| 步骤 |
原创
2024-08-28 06:38:01
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关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解MNIST的准确率达到99.7%用于MNIST的卷积神经网络(CNN)的实现，具有各种技术，例如数据增强，丢失，伪随机化等。操作系统：ubuntu18.04显卡：GTX1080tipython版本：2.7(3.7)网络架构具有4层的CNN具有以下架构。输入层：784个节点(MNIST图像大小)第一卷积层：5x5x32第一个最大池层第二卷积层：5x5x
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2024-07-28 19:08:22
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MNIST数据集详解及可视化处理（pytorch） MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 作为机器学习在视觉领域的“hello world”，很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”。 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下。MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分:Training s
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2023-11-24 15:58:38
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# 使用Python打开网址并登录采集数据
在现代互联网时代，数据采集对于许多应用和业务来说都是至关重要的。而Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，可以用于网页数据采集的需求。本文将介绍如何使用Python打开网址并登录采集数据的方法，并提供示例代码进行演示。
## 1. 准备工作
在开始编写代码之前，需要确保你已经安装了Python的相关库。其中，我们将使用以下几个库：
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原创
2023-12-25 08:19:30
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目录1、获取mnist数据2、mnist文件格式3、从文件读出数据3.1、读出文件头3.2、读出图片数据3.3、读取标签数据4、应用例子4.1、显示标签和图片4.2、将图片数据集转换为tif图片文件mnist是一个包含0~9的阿拉伯数字手写字体数据集，它由60000个样本组成的训练集和10000个样本组成的测试集。其中每种数据集又分别包含2个文件，分别是图片文件和标签文件。1、获取mnist数据数
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2023-10-04 22:28:19
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